SystemGetClusterCrossValidationResults (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных)

Синтаксис

SystemGetClusterCrossValidationResults(
<structure name>, 
[,<mining model list>]
,<fold count>}
,<max cases>
<test list>])

Arguments

• mining structure
  Имя структуры интеллектуального анализа данных в текущей базе данных.

  (обязательно).

• mining model list
  Список моделей интеллектуального анализа данных для проверки с разделителями-запятыми.

  Если не указан список моделей интеллектуального анализа, перекрестная проверка выполняется в отношении всех моделей кластеризации, связанных с заданной структурой интеллектуального анализа.

  Примечание
  Для перекрестной проверки моделей, не являющихся моделями кластеризации, необходимо использовать отдельную хранимую процедуру, SystemGetCrossValidationResults (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

  (необязательно).

• fold count
  Целое число, указывающее количество секций, на которое разделяется набор данных. Минимальное значение равно 2. Максимальное число сверток равно минимальному из следующих двух значений — maximum integer и количество вариантов.

  Каждая секция будет содержать примерно следующее количество вариантов: max cases/fold count.

  Значение по умолчанию отсутствует.

  Примечание
  Количество сверток значительно увеличивает время, необходимое для перекрестной проверки. Если выбрать слишком большое количество, запрос может выполняться очень долго, а в некоторых случаях сервер может стать недоступным или превысить лимит времени ожидания.

  (обязательно).

• max cases
  Целое число, определяющее максимальное количество вариантов, которые можно проверять.

  Значение 0 показывает, что будут использоваться все варианты в источнике данных.

  Если указано число, превышающее фактическое количество вариантов в наборе данных, будут использоваться все варианты в наборе данных.

  (обязательно).

• test list
  Строка, указывающая параметры тестирования.

  Примечание. Этот параметр зарезервирован для использования в будущем.

  (необязательно).

Тип возвращаемых данных:

Таблица возвращаемых типов содержит оценки каждой отдельной секции и статистических функций для всех моделей.

В следующей таблице приводятся описания возвращаемых столбцов.

Замечания

Для возвращения показателей точности для всего набора данных используется SystemGetClusterAccuracyResults (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Кроме того, если модель интеллектуального анализа данных уже секционирована на свертки, можно обойти обработку и возвратить только результаты перекрестной проверки с помощью SystemGetClusterAccuracyResults (службы Analysis Services — интеллектуальный анализ данных).

Примеры

В следующем примере показано секционирование структуры интеллектуального анализа для перекрестной проверки на три свертки и проверка двух моделей кластеризации, связанных с этой структурой интеллектуального анализа.

В третьей строке кода приведен список моделей интеллектуального анализа, предназначенных для проверки. Если не задать список, будут использоваться все модели кластеризации, связанные с этой структурой.

В четвертой строке кода задано количество сверток, а на пятой – максимальное число вариантов.

Поскольку это модели кластеризации, необязательно указывать прогнозируемый атрибут или значение.

CALL SystemGetClusterCrossValidationResults([v Target Mail],[Cluster 1], [Cluster 2],3,10000)

Образец результатов.

Требования

Перекрестная проверка доступна только в выпуске SQL Server 2008 Enterprise.

См. также

Справочник